Controls on sediment production from an unpaved resource road in a Pacific maritime watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unpaved resource roads have the potential to produce large amounts of sediment and can negatively impact water quality and aquatic ecology. In order to better understand the dominant controls on sediment generation from unpaved resource roads, we did 23 large‐scale rainfall simulation experiments on a road section in the Honna Watershed, Haida Gwaii, British Columbia, Canada. The experiments were performed with different rainfall intensities (4–52 mm/h), with and without traffic. Precipitation intensity was the dominant control on the amount of sediment generated from the road surface; the total mass of sediment increased linearly with precipitation intensity. The number of passages of loaded logging trucks during an experiment was the second most dominant control on the total amount of sediment generated from the road surface. Elevated sediment concentrations in road surface runoff persisted for 30 min following the passage of loaded logging trucks during low intensity (<8 mm/h) rainfall events and for much shorter periods at higher rainfall intensities. The mass of sediment generated by the passage of a loaded truck increased with precipitation intensity. Passages of empty logging truck did not result in sediment pulses, except during very high rainfall intensities. Seven small‐scale rainfall simulation experiments on other parts of the road, however, highlight the large spatial variability in sediment production from the road surface, suggesting additional experiments are required to better describe and predict sediment production from different road sections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».